我的一位朋友在一家中型 SaaS 公司负责内容。去年，她的团队有八个人。撰稿人、编辑、本地化专家、知识库负责人。团队不错，产出稳定。后来，首席执行官参加了一个会议，回来后对人工智能大加赞赏，三个月内，团队就只剩下了三个人。理由是什么？有了人工智能工具，三个人就能完成过去八个人的工作量。
从技术上讲，确实如此。剩下的三个人的工作量大致相同。博客文章、帮助文档、产品更新、内部沟通。这些数字在仪表盘上看起来还不错。
但我的朋友已经好几个月没好好睡过觉了。她要在写作、编辑、工程提示、人工智能输出质量保证、翻译管理之间切换，还要做所有过去由整个团队分担的战略工作。她剩下的两位同事也是如此。其中一位已经在找另一份工作了。
公司节省了五份薪水。同时，公司也慢慢失去了三个真正了解工作原理的人。
看似正确实则错误的计算
自从 ChatGPT 成为主流以来，董事会上就一直在讨论这个问题：现在，一个拥有人工智能的人可以完成十个人的工作。既然如此，为什么还要保留十个人呢？
这是一个令人信服的论点。简单。简洁。适合放在幻灯片上。
但也有不完整的危险。
是的，人工智能可以压缩任务。根据微软2024年工作趋势指数，90%的人工智能工作用户表示，这些工具能帮助他们节省时间。微软团队的最大用户在一个月内使用 Copilot 总结了 8 个小时的会议。光是会议总结就节省了整整一个工作日。85%的用户表示，人工智能可以帮助他们专注于最重要的工作。
这些都是真实的数字。生产力的提高并非凭空想象。
但是，"炒掉九个人 "的那群人从来没有提到过：留下的人并不只是吸收产出。他们吸收的是认知负荷、背景、决策、协调、质量保证，以及与这九位前同事一起走出大门的每一点机构知识。
心理负荷不是电子表格
心理学中有一个概念叫认知负荷理论。它描述了在任何给定时间内，工作记忆中所使用的脑力劳动总量。每当你要求一个人完成过去由五个人分担的思考工作时，你并没有节省精力。你是在集中精力。
当人们告诉我人工智能能让工人的工作效率 "提高 10 倍 "时，我经常会想到这一点。提高什么效率？生产更多的文字？出更多票？制作更多的幻灯片？当然，但知识工作中最难的部分从来都不是生产，而是思考。而是思考。决定生产什么。了解背景。做出判断。即使表面看起来正确，也要知道什么时候是错的。
人工智能不会为你做这些。人工智能会给你一个初稿，现在你需要有足够的智慧来评估它，有足够的经验来捕捉细微的错误，有足够的洞察力来注意到输出结果是错误的。(如果你曾经看过有人在没有阅读的情况下就将人工智能生成的内部文档发送出去，你就会明白我的意思）。
盖洛普发布的《2025 年全球职场状况》 报告发现，2024 年全球员工敬业度从前年的 23% 降至 21%。这一下降估计会给世界经济造成 4380 亿美元的生产力损失。管理者敬业度的下降幅度更大，从 30% 降至 27%。女性经理人下降了 7 个百分点。35 岁以下的经理人下降了 5 个百分点。
这些人本应领导人工智能的应用。而他们正处于焦头烂额的状态。
放大论证
让我换个角度来思考这个问题。
如果一个拥有人工智能的人可以完成十个人的工作，那么十个拥有人工智能的人就可以完成一百个人的工作。
再读一遍。因为这部分内容几乎无人问津，而这部分内容应该让每一位首席执行官彻夜难眠。不是因为它可怕，而是因为它是一个巨大的机遇，而大多数公司却将其弃之不顾。
那些因为 "人工智能可以胜任 "而裁掉一半员工的公司并不高效。他们目光短浅。他们在优化每季度的员工数量，而他们的竞争对手却在研究，如果把强大的工具交给一个由积极进取、经验丰富的员工组成的完整团队，会发生什么。
上个月，我在苏黎世的一次创业活动中看到了这种情况。同属一个领域的两家公司。规模大致相同，市场也相同。A 公司将内容团队从 12 人减少到 4 人。B 公司保留了全部 12 人，并为他们提供了人工智能工具和培训。猜猜哪家公司正在用六种语言制作多语种内容，试验新的格式，每周向知识库发送产品更新？(不是 A 公司）。
当你裁员时，实际上会发生什么？
让我来介绍一下用一两个 "人工智能增强型 "超级员工取代十人团队的实际情况。
**第一周感觉很好。**剩下的人充满活力。他们有了新工具。他们创造了很多成果。领导非常兴奋。相对于人数，仪表盘上的数字看起来令人难以置信。
**第二个月，裂缝出现了。**负责文档的人发现，人工智能生成的内容需要认真审核。不是简单的编辑。而是深度审核。因为人工智能并不了解产品的细微差别、客户背景，也不知道你上周改动的三件事会导致所写内容的一半失效。光是审核工作就耗掉了因更快生成内容而 "节省 "下来的时间。
第四个月，机构知识差距显现 还记得你解雇的那八个人吗？他们不仅仅是编写内容。他们与产品经理有着良好的关系。他们从多年的支持单模式中了解客户的痛点。他们知道哪些文档主题产生的问题最多。这些知识已经不复存在。人工智能当然也不具备这些知识。
**第六个月，你雇佣了承包商。**因为剩下的人不堪重负，质量下降，终于有人注意到知识库已经有几周没有适当更新了。但承包商也不了解情况，所以你每小时付出更多，结果却更糟。
这可不是我瞎编的。仅去年一年，我就目睹了这种模式在三家不同的公司重演。
数据表明，要留住你的员工（并对他们进行培训）
世界经济论坛 2025 年未来工作报告](https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/digest/) 向全球 1000 多名雇主询问了他们的劳动力计划。这些数字讲述了一个有趣的故事。是的，40% 的雇主计划在人工智能实现任务自动化的情况下裁员。但85%的雇主计划提高现有员工的技能。70%的雇主希望雇佣掌握新技能的员工，而不是减少员工数量。
报告预计，到2030年，就业岗位将净增7800万个。这还不算9200万被取代的职位。世界并不是在减少工人。而是在向拥有不同技能的工人发展。
这里有一条应该让每一位 "让我们裁员吧 "的首席执行官暂停一下：64%的雇主将支持员工的健康和福利视为人才可用性的关键战略。不是 "降低成本"。不是 "一切自动化"。支持员工身心健康，因为耗尽人力的公司以后就无法再雇佣优秀的员工了。
与此同时，BCG 和哈佛商学院的一项研究 发现，当团队使用人工智能执行创意任务时，约 90% 的团队提高了绩效，产出质量比对照组提高了 40%。但是，这项研究也发现了一些应该让每个领导者都感到不安的事情：在人工智能辅助下的团队中，创意的多样性下降了 41%。
想想这意味着什么。你从你的十人团队中解雇了七个人。剩下的三个人使用人工智能完成同样的工作量。但想法、观点和方法的范围却缩小了近一半。你的产出看起来很高产，但逐渐变得千篇一律。没有人注意到这一点，直到竞争对手推出了真正有创意的产品，而你却不明白为什么你的团队没有这样做。
无人预算的精神负担
微软的调查发现，68% 的人对工作节奏和工作量感到吃力，46% 的人感到身心俱疲。而这是在你告诉他们他们现在正在做他们三个前队友的工作之前的状况。
这是生产力仪表盘上没有显示的：作为最后一道防线的认知成本。当只有你一个人审核人工智能的产出时，你就没有休息日。当你是知识库的唯一拥有者时，每个支持问题都会出现在你的办公桌上。当因为团队 "规模适当 "而没有人可以交流想法时，每一个决定都只能由你一个人做出。
我之所以建立 Rasepi，部分原因是我近距离地看到了这个问题。当文档团队缩减时，知识却不会随之缩减。需要存在、保持最新和准确的跨语言内容并不会因为维护人员的减少而减少。相反，它还会增加（顺便说一下，这正是我们正在构建的 Rasepi 所要解决的问题，它具有强制有效日期和块级翻译等功能，能让小型团队真正提高效率，而不是不堪重负）。
但即使是最好的工具，也无法从根本上解决人员配置决策失误的问题。你无法自动消除对人工判断、语境和关怀的需求。你只能让人更有效率。
聪明公司的实际做法
微软数据中最令人印象深刻的是 "人工智能高级用户 "的样子。这些人每天多次使用人工智能，并能节省 30 分钟以上的时间。他们尝试不同方式使用人工智能的可能性高出 68%。他们不只是产生更多的产出。他们会重新设计工作方式。
更重要的是：他们存在于对其进行投资的组织中。人工智能高级用户从其首席执行官那里听到人工智能在工作中的重要性的可能性要高出 61%。他们从领导层那里得到重新思考整个职能的鼓励的可能性要高出 53%。他们获得的是量身定制的培训，而不仅仅是一个 ChatGPT 登录。
换句话说，最有生产力的人工智能员工并不是裁员后的幸存者。他们是得到支持和投入的团队成员。
让我来对比一下我在那些采取 "裁员 "路线的公司看到的情况。他们剩下的员工都不是高级用户。他们是不堪重负的通才，拼命地维持着运转。他们没有时间去尝试人工智能，因为他们忙于使用人工智能来维持生存。他们没有时间重新思考职能，因为职能就是......他们，独自一人，做着一切。
无人提及的知识问题
还有一件事我没听到有人说起它 这很奇怪 因为它应该是显而易见的
当你解雇经验丰富的知识型员工时，知识也会随之流失。知识不会留在大楼里。它不在维基里。不在人工智能里。它存在于那些建立流程、了解边缘案例、知道哪些客户关心哪些细节的人的脑子里。
你知道，当你拥有强大的人工智能工具，却没有机构知识时，会发生什么吗？你会得到格式精美、自信满满、完全错误的信息。规模化。
上个月，我与一家金融科技公司的文档主管进行了交谈（她不愿意透露姓名，这说明了一些问题）。在他们的团队从六个人裁减到两个人之后，他们开始严重依赖人工智能来维护开发人员的文档。不到四个月，他们就发现支持单激增。文档看起来很好。它们写得很好，表面上是最新的。但是，它们包含了一些只有对产品有深入了解的人才能发现的细微错误。一个 API 参数说明在技术上是正确的，但实际上却具有误导性。迁移指南漏掉了旧团队中每个人都知道的一个步骤。人工智能不可能知道这些细枝末节，因为人工智能不会参加你的团队会议，不会阅读你的 Slack 线程，不会听到咖啡机旁的支持工程师沮丧地说 "哦，那个文档又错了"。
##真正的问题
因此，我认为对话应该围绕以下内容展开。
而不是"现在有了人工智能，我们还能裁掉多少人？"
而是_"当我们把人工智能赋予现有的每个人时，会有什么可能？"_
拥有人工智能工具的十人文档团队不会变得多余。它变成了一个可以用十二种语言而不是两种语言维护内容的团队。这支团队可以通过自动新鲜度检查保持每篇内容的最新性。他们可以尝试新的格式、对帮助内容进行 A/B 测试、构建交互式指南，同时还有时间从战略角度思考客户的实际需求。
有了人工智能，你的十人营销团队就不会变成五个人做同样的工作，承受更大的压力。它变成了十个人，他们可以以以前不可能达到的规模开展个性化营销活动，测试更多的创意变体，更快地应对市场变化，并且仍有足够的认知带宽来提出人工智能不可能产生的真正原创的想法。
这不是成本。这是一项投资，其回报会不断累积。
##最终结果
未来五年的赢家不会是那些砍掉最多脑袋的公司。他们将是那些想出了如何让现有团队真正更有能力的人。
问题不在于一个人能否完成十个人的工作。问题是，当十个人都能完成一百个人的工作时，会发生什么？
如果你是正在阅读这篇文章的领导者，我想问你一件事。在你批准下一轮 "人工智能驱动的重组 "之前，先和上一轮重组后留下来的人谈谈。问问他们做得怎么样。问他们因为没有时间而停止了做什么。问他们有哪些事情正在被遗忘。
然后想象一下，如果他们有一个完整的团队和最好的工具，而不是独自承担重任，他们会取得怎样的成就。
这不是天方夜谭。对于那些愿意投资于员工而不是更换员工的公司来说，这就是未来 12 个月的目标。
